【はずれ】【AI競馬予測】2022/07/10 高知 6R C1ー2【AIモデル: MRTPM_V2】
AIモデル: 「MRTPM(Version 2)」によるレース予測を算出しました。
AIモデル「MRTPM(Version 2)」の概要
MRTPM (Multi Regression Time Prediction Model): 重回帰分析を用いたタイム予測モデル
各馬に対して、過去レースの結果をもとに重回帰モデルを作り、次のレースのタイムを予測する。
*Version 2では、予測精度を上げるために前処理にデータを標準化するプロセスを追加した。
予測
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/07/10 18:10:00
- レース名: 6R C1ー2
- 場所: 高知
- コース: ダート
- 距離: 1300m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 不良
- 天気: 曇
予測内容
予測結果は次の通りです。
タイムを予測するために利用した過去レース数も表記しています。
| 予測着順 | 枠番 | 馬番 | 馬名 | 有効過去レース数 | 予測タイム |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | アキロック | 48 | 80.7 |
| 2 | 3 | 3 | ウィア | 46 | 83.3 |
| 3 | 7 | 9 | ミナトノヨーコ | 41 | 83.4 |
| 4 | 2 | 2 | ユニバーサルライト | 36 | 83.8 |
| 5 | 8 | 12 | ミラクルヒッター | 56 | 83.9 |
| 6 | 5 | 5 | イチネンプリンス | 52 | 84.1 |
| 7 | 4 | 4 | ハッピーテーラー | 83 | 84.5 |
| 8 | 8 | 11 | アンダーパワー | 61 | 85.1 |
| 9 | 5 | 6 | キモンボーイ | 69 | 85.5 |
| 10 | 7 | 10 | カザルス | 28 | 85.6 |
| 11 | 6 | 7 | セイカメテオライト | 102 | 85.8 |
| 12 | 6 | 8 | アジアフェニックス | 35 | 89.3 |
結果
レース結果
レース結果は次の通りです。
予測内容も併記しています。
| 着順 | 予測着順 | 枠番 | 馬番 | 馬名 | 有効過去レース数 | 予測タイム | タイム |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 2 | 2 | ユニバーサルライト | 36 | 83.8 | 83.4 |
| 2 | 6 | 5 | 5 | イチネンプリンス | 52 | 84.1 | 84.4 |
| 4 | 2 | 3 | 3 | ウィア | 46 | 83.3 | 84.5 |
| 3 | 9 | 5 | 6 | キモンボーイ | 69 | 85.5 | 84.5 |
| 5 | 1 | 1 | 1 | アキロック | 48 | 80.7 | 85.0 |
| 6 | 7 | 4 | 4 | ハッピーテーラー | 83 | 84.5 | 85.8 |
| 7 | 10 | 7 | 10 | カザルス | 28 | 85.6 | 85.9 |
| 8 | 12 | 6 | 8 | アジアフェニックス | 35 | 89.3 | 85.9 |
| 9 | 3 | 7 | 9 | ミナトノヨーコ | 41 | 83.4 | 86.1 |
| 10 | 5 | 8 | 12 | ミラクルヒッター | 56 | 83.9 | 86.1 |
| 11 | 8 | 8 | 11 | アンダーパワー | 61 | 85.1 | 86.3 |
| 12 | 11 | 6 | 7 | セイカメテオライト | 102 | 85.8 | 86.8 |
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